%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.49.59
%2 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.50
%F 10351
%T Prodes digital: experiencia brasileira no mapeamento automatizado do desflorestamento da Amazônia
%D 2002
%A Mello, Eliana Maria Kalil,
%A Moreira, José Carlos,
%A Santos, João roberto dos,
%A Shimabukuro, Yosio Edemir,
%A Duarte, Valdete,
%A Souza, Iris de Marcelhas e,
%A Barbosa, Claudio Clemente,
%A Souza, Ricardo Cartaxo Modesto de,
%A Paiva, João Argemiro de Carvalho,
%B Simpósio Latino-Americano de Percepcion Remota Y Sistemas de Information Espacial, 10; Reunion Plenaria de SELPER, 21.
%C Cochabamba, Bolivia
%8 11-15 nov. 2002
%S Proceedings
%K ESTUDOS INTEGRADOS DO MEIO AMBIENTE, deforestation, Amazon, land use, land cover, dynamics, Geographic Information Systems, linear spectral mixing model, image segmentation, image classification.
%X O INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, promove, através do projeto PRODES, a interpretação de imagens do Sensor TM (Thematic Mapper)do satélite Americano Landsat, tendo como objetivo acompanhar a evolução do desflorestamento bruto da Amazônia Legal, inicialmente utilizando o software SGI - Sistema Geográfico de Informações e posteriormente o SPRING - Sistema de Processamento de Informações Georreferênciadas (INPE-DPI, 2002), desenvolvidos pelo INPE. A partir de 1994 os pesquisadores e engenheiros da OBT- Coordenadoria de Observação da Terra, das Divisões de Sensoriamento Remoto e de Processamento de Imagens estão desenvolvendo uma alternativa temático realizado pelo INPE, com o intuito de introduzir automação em algumas etapas do projeto de Monitoramento da Floresta Amazônica. Este projeto é conhecido como Prodes Digital. O presente trabalho estabelece o procedimento aplicativo, atualmente em uso pelo INPE, para identificar e mapear áreas desflorestadas na Amazônia Brasileira, através de processamento digital de imagens TM/Landsat. Para reduzir a dimensionalidade dos dados e consequentemente o tempo de processamento, utiliza-se o Modelo Linear de Mistura Espectral, implementado no Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas - SPRING/INPE, que transforma as bandas originais TM3(0,63-0,69m m), TM4 (0,76- 0,90m m)e TM5(1,55-1,75m m), em imagens-fração "sombra", "vegetação" e "solo", numa abordagem que tem permitido automatizar a discriminação das áreas de fisionomia florestal daquelas desflorestadas, resultante de um processo antropogênico dinâmico que vem se caracterizando ao longo das últimas décadas. Isso em razão do aumento da fronteira agropastoril ou mesmo, ocasionado pela exploração madeireira. A característica amigável na operação de manuseio do SPRING, o procedimento metodológico adotado e a série de informações geradas sobre o desflorestamento, de rápida manipulação de análise, trazem um ganho de qualidade à comunidade técnico-científica que lida com as questões ambientais do país,sobretudo naqueles estudos que modelam as transformações e seus efeitos em nível global. ABSTRACT: For many years, the Brazilian Institute for Space Research, INPE, has been promoting the interpretation of images provided by Landsat satellite to monitor the evolution of the extent and rate of gross deforestation in the Brazilian Amazon. This effort has generated results for the period from 1978 to 2001. INPE (2002)presents the study, covering the years of 2000 (estimate based on the analysis of all scenes that cover the Brazilian Amazon)and 2001 (estimate basead on a sample), updates the historical series on the extent and rate of gross deforestation in the Amazon. It provides an updated insight on the deforestation issue and allows to explore the origins of deforestation offering indicators to guide the public policies in the region. In addition to the extent and rate of gross deforestation for the nine Amazon states, this study makes available information on the distribution of the mean rate of deforestation by large vegetation types and by classes of area size. Due to the geometric problems, appearing during the development of the manual interpretation of multitemporal TM images ( image hardcopies with different scales, overlays digitizing/scanning, complexity of deforestation pattern), the availability of these deforestation maps in a digital format have been restricted for some areas. During the last few years, an effort to find a methodology to overcome this problem has been successful. The objective of this work is to establish an operational procedure, actualy in use at INPE, to identify and map deforested areas in Brazilian Amazon based on digital classification of Landsat TM images. The Linear Spectral Mixing Model avaliable in the software package SPRING, developed at INPE, transforms the original Landsat bands: TM3 (0,63-0,69 mm), TM4 (0,76-0,90mm)e TM5 (1,55-1,75mm)into shade vegetation and soil fraction-images in which forest and deforested areas present a large distinction. The Brazilian Amazon requires 229 Landsat TM images to cover the entire region, in order to demonstrate the operational feasibility of this approach, which is been applied to the critical region ( " ARCO DO DESFLORESTAMENTO" ), where governamental fiscalization actions have a highest priority.
%@language pt
%3 INPE 9425.pdf